随着信息技术的发展与智慧消防等一系列应用的推进，大数据正越来越多地被提及，也越来越受到重视。然而，如何从海量数据中成功获取有效信息，转化为更科学的安全管理决策进而实现市场价值是社会单位面对的难题。

为了更精准、更及时的掌握隐患数据，消防安全云平台必须对监测系统反馈的综合数据进行加工筛选让预判更正确。很多社会单位建筑物结构复杂，面临着火灾中火情多变的严峻挑战。为了给企业吃上“定心丸”，火灾研判模型必须要从多维度、多指标进行数据分析和比对，提升数据的实时指挥，灵活应变能力。

01海量数据分析 做出精准决策

消防系统误报信息过多，以往从业人员普遍存在对报警信号直接消音的情况，因此造成真警核警不及时，小火成灾。

应用信息化平台，通过蓝牙定位、图片/视频上传等手段，确保报警信号的有效处置，同时大大增加了从业人员的工作量，被应用者视为累赘，导致系统被应用者弃用，而无法发挥保障消防安全的应有作用。

如何帮助从业者快速、有效的筛选报警信息，升级核警方式，是目前消防管理的难点。

辰安天泽的“安云消防管家”应用区域火灾报警模型，结合建筑结构微元、探测器报警信号响应的时空特征，对消防设施状态、电气、燃气、用水量等各类数据进行耦合分析，对报警信息不断进行剔重、关联、识别、关联再转换，区分出操作信号与报警信号，研发出高度疑似警情算法，智能研判真假警。

建筑火灾风险评估模型，利用建筑信息、消防设施实时监测数据，结合火灾发展过程、公共安全三角技术，实现建筑火灾风险的动态评估；利用智能化手段，改进建筑火灾风险评估算法，实现评估方法的客观化。

02辅助模型加持高效预警处置

随着电力电子技术发展，非线性负载增多，传统基于电弧“零休”、弧光、弧声、温度等特性的检测方法已不能满足要求。

线路上同时工作的用电负载数量越来越多，且负载性质各不相同，多种形状的电流信号互相叠加增加了检测产品误动作的几率，同时线路工作电流过大，在某一工作电流较小的支路上发生故障电弧，由于故障电弧电流幅度较小，其信号特征会被幅度大的干路工作电流所淹没，造成检测产品的漏动作。

故障电弧电阻呈现很大的非线性，很难对电弧电流的普遍性进行准确提取和研究，且随着电器行业的发展，配电线路中的负载越来越多样化、复杂化，使检测更为困难。

电气火灾预警模型，通过对漏电、温度、故障电弧、电压、电流等多种用电参量的监测，利用数据挖掘、机器学习、NB通讯技术等手段，分析电气火灾发生时的各指标状态，确定监测指标与电气火灾间的关联，构建线上、线下相结合的消防安全云平台，支持主动防护和远程控制。

结语：

随着消防安全云平台火灾研判模型研发的推进和成熟，让预警处置中工作更加灵活，更加有力，安全更有保障。为消防工作释放压力，为真警的早期介入和处置，赢得时间窗口。火灾研判模型让数据将像“刻度尺”一样能够精准作战。

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